编者按:通过精细的计算,电脑每天可以执行数以百万计的电子金融交易,大大提高了速度及效率。然而,越来越多的重要金融交易决策开始依赖更加智能的算法。业内原有金融交易公司和为数不多的初创公司正在探索,这种借鉴人工智能的金融交易科技是否能帮助他们战胜其他交易商。投资方们也很好奇,这一趋势是否会改变市场动态。在本文中,作者介绍了全球最大之一对冲基金英仕曼集团如何通过引入人工智能进行成功变革,最初对该技术十分警惕,英仕曼集团很快就凭借算法为中心的基金得到了回报。

作为全球最大之一对冲基金 CEO Luke Ellis 对自己的健康的风险偏好感觉良好。 他说,“我的工作就是不要眨眼。”令人吃惊的是他的公司 Man Group Plc.进行的一次实验。 该公司以技术为中心的 AHL 部门的工程师一直在使用人造智能, 在当时是一种前沿技术,没有被广泛使用的技术。他们建立的系统自我演变,寻找错过的赚钱策略,结果非常好。现在 Ellis 和其他高管需要弄清楚他们的下一步应该做什么。

Man Group 管理着约 960 亿美元,通常测试最有希望的想法的方法是进行实际的交易来验证。在当今快速变化的金融世界中,今天的优势明天可能就不复存在。有趣的是,虽然新式的软件在模拟中产生了令人鼓舞的回报,工程师也无法解释为什么 AI 会执行这些交易。创作就是这样一个黑匣子,创作者还没有完全理解它是如何运作的。

所以,Ellis 和团队选择把这个程序拿了出来,进行长时间的测试。 Sarcast 说,他的程序被保存在一个单独的服务器上,仿佛它可以以某种方式感染 Man Group 的主要计算机系统一样。,Ellis 坐在在伦敦主交易大厅的椅子上,喝了口苏打水。 开玩笑说:“它过去在一个原子弹地堡的角落里。”去年成为 CEO 的 Ellis 当时在执行委员会。 “我们害怕吗? 当然。”

该程序一直保留到2014年,当时拥有数理逻辑博士学位高级投资 Nick Grange 的数学逻辑决定是时候把它拿出来测试。他向 AI 系统中投了一小笔钱,然后逐步投入更多。结果证明是有利可图的。

着时间的推移,Granger 帮助公司建立了公司对技术的信心。 到2015年,人工智能贡献了英仕曼集团最大的基金 AHL Dimension Programme(现在管理51亿美元) 中约一半的利润。尽管 AI 只控制了整体资产的一小部分。 在该公司的其他部门以及整个行业,人工智能技术正被用来寻找最快的交易执行方式,押注市场惯性,分析新闻稿和财务报告中能够暗示股价涨跌的信息。

大客户对结果非常满意,纷纷加入以算法为中心的英仕曼基金。英仕曼的四支融合了人工智能技术的基金共计管理着 123 亿美元资产,自 2014 年以来英仕曼管理资产总量上升了 77%。

该公司从最初怀疑人工智能,到现在已经把它当做基础战略。目前公司最大的支出是计算机设备,以及招聘工程师以跟上技术变革。

英仕曼主动拥抱人工智能,带来一场巨变的前沿,引发了整个行业的深刻问题。能够自我改变的算法正在进行价值数十亿美元的决策,整个过程几乎没有人为干预。

对于大多数人来说,人工智能系统运作就像破译一种难以理解的语言。31岁的计算机科学家 Slavi Marinov 两年前加盟英仕曼,他正试图将代码翻译成普通人能理解的内容。简单输入几个命令,就能让机器搜索数百万个数据点,包括世界各地零散的公司交易信息。他敲击回车键,然后一连串的数字像雨点般在屏幕上落下,就像一部好莱坞大片。这些数字代表计算机的“思考”,它以人类无法达到的速度来处理数据。

两个相互联系的因素推动了对冲基金对 AI 的采用。首先是计算机计算能力的指数级提升,而出处理器的成本在下降。AI 惊人增长背后的第二个主要催化剂是数据的可用性。 如果处理能力是 AI 的引擎,信息就是它的燃料。这允许工程师训练算法来适应和学习技能,而无需人为干预。

当今所有数据的 90% 都是在过去两年中创建的。 英仕曼集团存储了数万  TB 的数据,相当于 10000 多台标准办公电脑,这些数据包括股票行情信息、天气预报、集装箱船的运动。 同时,储存信息的价格大幅下降 ,1981 年的存储成本为十亿美元,在今天只需要 10 美分英仕曼首席投资官 Sandy Rattray 说:“数据比以前便宜,数据的可用性是巨大的,存储成本基本上可以不考虑。 “但如何使用数据? 这很难。“

人们都在谈论机器会代替人的工作,但建造和管理 AI 系统却是一项劳动密集型工作。因此与其招聘 MBA 相比,英仕曼更愿意招聘工程师和数据科学家。完全自动化的机器不会很快接管世界。Granger说。“人类不会失去用武之地,只是要从事不同的任务,从事附加值更高的工作。我们需要让自己更聪明。”

AI 工程师们就像训练老鼠按按钮获取食物一样,用奖励和惩罚来引导机器。使用到深度学习和强化学习。来训练算法发现预测模式、规律。

Ledford 表示,要建立有用的AI,关键在于数据,只靠写代码的极客是不够的。在英仕曼,每周都会有许多买数据的销售人员推销各种数据。这些数据通常是混乱的,就像一幅被摇散了的拼图,计算机难以理解。“这是最难的一部分工作,数据有许多噪点,要找到有用的信号很难。”

英仕曼集团以赞助文学奖布克奖为人所知,一开始并不是一家以技术型投资机构。英仕曼集团成立于 1783 年,此后两个世纪,它向英国海军供应朗姆酒,以及咖啡、糖等货物1989年,英仕曼收购了基于计算机的交易公司 AHL,开始涉足金融服务。目前,这家集团的前沿 AI 工作都在 AHL 旗下。

英仕曼集团今年股价上涨了 40%,但与 2007 年的顶峰相比,依然低了 77 %。不过,还是比大部分同行好一些,越来越多的投资者将资金交给给英仕曼管理。

对于英仕曼集团一个令人鼓舞的迹象是,投资者都越来越多科技。 计算机驱动的量化基金是对冲基金行业去年唯一增长的部分。 其他利用人工智能包括文艺复兴技术公司,Two Sigma 公司和 Bridgewater Associates 公司。据报道,美国亿万富翁投资者 Paul Tudor Jones,也在经历了市场低迷的回报之后开始采用这类技术;家族基金 Point72 Asset Management LP 也在招募这一领域的专家。

很多算法根本没用。英仕曼的部分员工警告说,AI 经常生成我们已知无效的策略,完全是浪费时间和金钱。幸运的是,英仕曼的系统出错的时候较少,这个系统不会冒高风险下赌注,而是一步一步的赚钱。

2010 年 5 月 6 日下午 2 点 45 分的纽约,埃森哲、CenterPoint Energy 等公司的股价突然下跌至每股一分钱。 宝洁的股价下跌近 40%。 与此同时,苹果,苏富比等股票也瞬间跃升至10万美元以上。市场一片混乱。 没有一个原因可以解释这次 Flash Crash 事件。但随着研究人员和监管机构的深入调查,这是发送自动交易系统的算法带来灾难性的后果。

这就解释了为什么一些研究人员和伦理学家主张建立类似于药物监管制度的人工智能审查制度。 牛津机器学习教授 Stephen Roberts 说,人类需要在 AI 系统中加入约束,以保证它们不会危害到我们。

Granger 说英仕曼建立了保险措施,异常的交易在执行前需要通过人工检查。工程师们借助一个检验工具,来研究 AI 为什么要做出某些决策。而 CEO Ellis 说,采用这项技术需要跨越式的信念,毕竟,“如果你能确切知道它在做什么、为什么这么做,那就不是机器学习了。你必须相信这个流程,第一次跳跃是令人生畏的。”

怀疑者说,以 AI 为中心的基金的表现与炒作的不符,到目前为止,回报并没有那么高。行业研究机构 Eurekahedge 追踪了 12 支采用了 AI 技术的基金,发现自 2011 年来,业绩不及标普 500 指数,但整体收益还是比对冲基金好一些。英仕曼集团的 AHL Dimension fund 从 2014 年开始用机器学习技术,3 年来获得了 15% 的收益,几乎是行业平均水平的两倍。金融业研究机构 Cambridge Associates 的经理 Adam Duncan 表示:“这只是增强的统计技术,帮助你建立更好的预测模型。”

投资公司 ProtégéPartners 的创始人兼董事长 Jeff Tarrant 花了几年的时间研究金融领域的人工智能。 他说,虽然技术仍处于应用的早期阶段,但将对该行业产生变革性的影响,就像 Uber 对交通行业产生的影响。 Tarrant说道,尽管人力资源部门正在积极采用,但英仕曼仍然面临着被颠覆的风险。一些新的以 AI 为重点的基金只收取 1% 的管理费和 10% 的利润,是典型的对冲基金的一半。 在纯 AI 公司,大部分流程都是自动化的,所以不需要庞大的员工队伍。 Tarrant表示,该行业的权力正在转向那些建立最佳技术的人,而不是拥有最有才华的投资组合经理人。 他说:“未来几年资产管理将会出现大规模的失业。”

在这些束手无策的论调背后是一个哲学问题:为什么我们要将更多计算机代码引入金融系统转。减少人类参与的好处是什么? 在医学上,AI 有潜力尽早发现疾病,挽救生命。 自动驾驶汽车可减少致命交通事故的数量。 然而,在金融方面,答案还不太清楚。 技术倡导者说,技术有可能使市场更有效率。因为机器能够处理更多信息, 股票和证券定价将更准确。 英仕曼集团认为,技术能帮助客户获取更多利益,包括养老基金和退休金。 这是一个有吸引力的论点:谁不希望他们的退休金账户增值?

Granger 是英仕曼集团第一个将客户资金委托给人工智能的投资经理,他说,即使人类的生活越来越离不开技术,人们却也总是怀疑技术。他指出了对“算法厌恶”的研究:即使证据表明,计算机在一些工作上更有效,人们也更信任人类。 Granger 表示:“自动驾驶汽车车祸造成死亡,比每天发生的上万起车祸严重得多。我们生活中算法无处不在,人们却少信任算法。”

自从 Granger 决定把资金交给 AI 以来,已经过去了几年。 他的直觉获得了回报:今年 7 月,他成为 AHL 的首席投资官。 他仍然不知道 AI 系统做出一些交易的原因,但他对此很满意:这意味着技术发现了他不知道的东西。

Granger 说,人们对于技术过于恐惧了,让他想起了最喜欢的一本书:Robert Harris 的《恐惧指数》(The Fear Index),在书中,日内瓦的一位数学家建立一支 AI 对冲基金,整个系统完美运转,他赚的盆满钵满,结果这个 AI 试图杀了他。

原文链接:https://www.bloomberg.com/news/features/2017-09-27/the-massive-hedge-fund-betting-on-ai

编译组出品。编辑:郝鹏程

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